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本文目錄一覽：

• 1、請(qǐng)問一下大數(shù)據(jù)的預(yù)處理的方法包括哪些
• 2、大數(shù)據(jù)處理的五大關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用
• 3、面試題-關(guān)于大數(shù)據(jù)量的分布式處理
• 4、《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的讀后感
• 5、大數(shù)據(jù)時(shí)代是什么
• 6、大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具分析?

請(qǐng)問一下大數(shù)據(jù)的預(yù)處理的方法包括哪些

數(shù)據(jù)預(yù)處理的五個(gè)主要方法：數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、特征縮放、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)集拆分。數(shù)據(jù)清洗 數(shù)據(jù)清洗是處理含有錯(cuò)誤、缺失值、異常值或重復(fù)數(shù)據(jù)等問題的數(shù)據(jù)的過程。常見的清洗操作包括刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、校正錯(cuò)誤值和處理異常值，以確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。

數(shù)據(jù)清理 數(shù)據(jù)清理例程就是通過填寫缺失值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或者刪除離群點(diǎn)，并且解決不一致性來進(jìn)行清理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集成 數(shù)據(jù)集成過程將來自多個(gè)數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)集成到一起。數(shù)據(jù)規(guī)約 數(shù)據(jù)規(guī)約是為了得到數(shù)據(jù)集的簡化表示。數(shù)據(jù)規(guī)約包括維規(guī)約和數(shù)值規(guī)約。

數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法：數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)清理例程通過填寫缺失的值、光滑噪聲數(shù)據(jù)、識(shí)別或刪除離群點(diǎn)并解決不一致性來“清理”數(shù)據(jù)。主要是達(dá)到如下目標(biāo)：格式標(biāo)準(zhǔn)化，異常數(shù)據(jù)清除，錯(cuò)誤糾正，重復(fù)數(shù)據(jù)的清除。

數(shù)據(jù)清洗 —— 去噪聲和無關(guān)數(shù)據(jù) （2）數(shù)據(jù)集成 —— 將多個(gè)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)結(jié)合起來存放在一個(gè)一致的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中 （3）數(shù)據(jù)變換 —— 把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成為適合數(shù)據(jù)挖掘的形式 （4）數(shù)據(jù)規(guī)約 —— 主要方法包括：數(shù)據(jù)立方體聚集，維度歸約，數(shù)據(jù)壓縮，數(shù)值歸約，離散化和概念分層等。

大數(shù)據(jù)處理的五大關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用

1、預(yù)測分析：預(yù)測分析是一種統(tǒng)計(jì)或數(shù)據(jù)挖掘解決方案，包含可在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中使用以確定未來結(jié)果的算法和技術(shù)?？蔀轭A(yù)測、優(yōu)化、預(yù)報(bào)和模擬等許多其他用途而部署。

2、大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)：大數(shù)據(jù)***集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用，其中包括大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等。技術(shù)是解決問題的方法及方法原理，是指人們利用現(xiàn)有事物形成新事物，或是改變現(xiàn)有事物功能、性能的方法。

3、大數(shù)據(jù)處理關(guān)鍵技術(shù)一般包括：大數(shù)據(jù)***集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及管理、大數(shù)據(jù)分析及挖掘、大數(shù)據(jù)展現(xiàn)和應(yīng)用（大數(shù)據(jù)檢索、大數(shù)據(jù)可視化、大數(shù)據(jù)應(yīng)用、大數(shù)據(jù)安全等）。

4、大講臺(tái)大數(shù)據(jù)培訓(xùn)為你解大數(shù)據(jù)的技術(shù) 數(shù)據(jù)***集：ETL工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)存取：關(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

5、大數(shù)據(jù)技術(shù)的體系龐大且復(fù)雜，基礎(chǔ)的技術(shù)包含數(shù)據(jù)的***集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、分布式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)、并行計(jì)算、可視化等。

6、大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心包括以下幾個(gè)方面： 數(shù)據(jù)***集與預(yù)處理：- 技術(shù)如FlumeNG被用于實(shí)時(shí)日志收集，支持自定義數(shù)據(jù)發(fā)送方，以便有效收集數(shù)據(jù)。- Zookeeper提供分布式應(yīng)用程序協(xié)調(diào)服務(wù)，確保數(shù)據(jù)同步。 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)：- Hadoop框架，旨在支持離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理分析，其HDFS存儲(chǔ)引擎已成為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的重要選擇。

面試題-關(guān)于大數(shù)據(jù)量的分布式處理

分布式數(shù)據(jù)庫： 將不同的表存放到不同的數(shù)據(jù)庫中，然后再放到不同的服務(wù)器中。NoSql和Hadoop： NoSql，not only SQL。沒有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫那么多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個(gè)表中的數(shù)據(jù)分層多塊，保存到多個(gè)節(jié)點(diǎn)（分布式）。每一塊數(shù)據(jù)都有多個(gè)節(jié)點(diǎn)保存（集群）。

統(tǒng)計(jì)與分析這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析涉及的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)***，特別是I/O會(huì)有極大的占用。

python可以處理大數(shù)據(jù)，python處理大數(shù)據(jù)不一定是最優(yōu)的選擇。適合大數(shù)據(jù)處理。而不是大數(shù)據(jù)量處理。 如果大數(shù)據(jù)量處理，需要***用并用結(jié)構(gòu)，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式處理框架。python的優(yōu)勢不在于運(yùn)行效率，而在于開發(fā)效率和高可維護(hù)性。

《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的讀后感

1、維克托邁爾舍恩伯格《大數(shù)據(jù)時(shí)代》讀后感 篇1 對(duì)于暢銷書刊、熱點(diǎn)話題、時(shí)尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鐘情于務(wù)虛的觀點(diǎn)。新奇的產(chǎn)品于我無緣，習(xí)慣使用成熟的科技產(chǎn)品。既不清高，也非冷漠，就是要與現(xiàn)實(shí)保持一定的距離，給自己留一點(diǎn)思考的空間。這一習(xí)慣最近破了例。

2、按捺不住內(nèi)心的好奇，網(wǎng)購《大數(shù)據(jù)時(shí)代》，手不釋卷，三天讀完，頗有收獲。此書有如下特點(diǎn)。 首先，作者站在理論的制高點(diǎn)上，條理清楚地闡述了大數(shù)據(jù)對(duì)人類的工作、生活、思維帶來的革新，大數(shù)據(jù)時(shí)代的三種典型的商業(yè)模式，以及大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)于個(gè)人隱私保護(hù)、公共安全提出的挑戰(zhàn)。

3、《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的讀后感1 對(duì)于暢銷書刊、熱點(diǎn)話題、時(shí)尚科技，始終不太感興趣。書刊，喜歡有一定年份的。話題，鐘情于務(wù)虛的觀點(diǎn)。新奇的產(chǎn)品于我無緣，習(xí)慣使用成熟的科技產(chǎn)品。既不清高，也非冷漠，就是要與現(xiàn)實(shí)保持一定的距離，給自己留一點(diǎn)思考的空間。這一習(xí)慣最近破了例。

4、大數(shù)據(jù)時(shí)代讀后感1000字 篇1 如今說起新媒體和互聯(lián)網(wǎng)，必提大數(shù)據(jù)，似乎不這樣說就OUT了。而且人云亦云的居多，不少談?wù)撜呱踔吝€沒有認(rèn)真讀過這方面的經(jīng)典著作——舍恩佰格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。

大數(shù)據(jù)時(shí)代是什么

1、大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

2、大數(shù)據(jù)指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)***。

3、大數(shù)據(jù)其實(shí)就是海量資料巨量資料，這些巨量資料來源于世界各地隨時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，任何微小的數(shù)據(jù)都可能產(chǎn)生不可思議的價(jià)值。要理解大數(shù)據(jù)時(shí)代的定義，首先需要明確大數(shù)據(jù)的定義，大數(shù)據(jù)是指無法在一定時(shí)間內(nèi)用常規(guī)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)***。

4、大數(shù)據(jù)時(shí)代是IT行業(yè)術(shù)語，指的是人們對(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費(fèi)者盈余浪潮的到來。人們用它來描述和定義信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，并命名與之相關(guān)的技術(shù)發(fā)展與創(chuàng)新。

5、大數(shù)據(jù)（big data，mega data），或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)?！按髷?shù)據(jù)”是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數(shù)據(jù)組，往往具有實(shí)時(shí)性。

大數(shù)據(jù)分析一般用什么工具分析?

1、Hadoop Hadoop 是一個(gè)能夠?qū)Υ罅繑?shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理的軟件框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進(jìn)行處理的。Hadoop 是可靠的，因?yàn)樗?**設(shè)計(jì)算元素和存儲(chǔ)會(huì)失敗，因此它維護(hù)多個(gè)工作數(shù)據(jù)副本，確保能夠針對(duì)失敗的節(jié)點(diǎn)重新分布處理。

2、FineBI FineBI是新一代自助大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)智能產(chǎn)品，提供了從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、自助數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)可視化于一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點(diǎn)像加強(qiáng)版的數(shù)據(jù)***表。上手簡單，可視化庫豐富。

3、六個(gè)用于大數(shù)據(jù)分析的頂級(jí)工具 Hadoop Hadoop 是一個(gè)強(qiáng)大的軟件框架，能夠?qū)Υ笠?guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。它以一種既可靠又高效的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，同時(shí)具備可伸縮性，能夠處理 PB 級(jí)別的數(shù)據(jù)。Hadoop ***設(shè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲(chǔ)可能會(huì)失敗，因此維護(hù)多個(gè)數(shù)據(jù)副本，確保在節(jié)點(diǎn)故障時(shí)能夠重新分配任務(wù)。

4、Fusion Tables可以添加到業(yè)務(wù)分析工具列表中。這也是最好的大數(shù)據(jù)分析工具之一。

5、數(shù)據(jù)處理工具：Excel 數(shù)據(jù)分析師，在有些公司也會(huì)有數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)挖掘工程師等等。他們最初級(jí)最主要的工具就是Excel。有些公司也會(huì)涉及到像Visio，Xmind、PPT等設(shè)計(jì)圖標(biāo)數(shù)據(jù)分析方面的高級(jí)技巧。

6、數(shù)據(jù)分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等幾個(gè)方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數(shù)據(jù)分析工具。

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